最近ChatGPT大火，背后训练大模型的硬件设备GPU也达到了一片难求的地步。 你有没有好奇：为什么必须要用GPU？CPU被淘汰了吗？ 今天我们就来一起学习一下，为什么GPU比CPU更快。...1、GPU和CPU的区别有哪些？ CPU是中央处理器的英文缩写，是计算机的中心部分，用来执行指令和数据处理。 CPU的指令集通常被设计用来处理各种类型的任务，包括算术运算、逻辑运算、位操作等。...在比较GPU和CPU时，以下几个方面也需要考虑： 并行计算能力：GPU具有更强的并行计算能力，这意味着它可以在同一时间内处理更多的数据。...因此，GPU在处理图形和视频数据时速度更快。 能耗：由于GPU的特殊结构和指令集，它的能耗比CPU低。在某些情况下，使用GPU可以节省能源成本。...图片 总之，GPU在处理大规模的并行计算任务时比CPU更快，这是由于其特殊的结构和指令集优化所导致的。在需要处理大量数据和执行并行计算的任务时，使用GPU可以显著提高计算效率。
前苹果工程师 Max Woolf 做了测评——由于谷歌云平台的收费规则，在有些情况下，使用 CPU 比 GPU 在经济上更划算。...他日前发表博文，得出了一个意外的结果： 由于谷歌云平台的收费规定，做深度学习项目有时候用 CPU 比 GPU 更划算。...如果用这些 CPU 虚拟机训练模型，速度与 GPU 可比（稍微差一点也行），那么用 CPU 在经济上就比用 GPU 更加划算。...Max 提出了问题：现在还没有用大量 CPU 做深度学习库的基准，因为大家都直奔 GPU 而去；但是，有没有可能用 CPU 的经济效益比 GPU 更高呢？ 下面我们就来看一下 Max 测评的结果。...不出意料，GPU 比其他任何 CPU 都快大约两倍，但成本结构仍然相同。64 vCPU 在成本效益上表现糟糕，32 vCPU 的训练速度甚至还比 64 vCPU 快一些。
前言 我们都知道 Vue 对于响应式属性的更新，只会精确更新依赖收集的当前组件，而不会递归的去更新子组件，这也是它性能强大的原因之一。...其实，msg 在传给子组件的时候，会被保存在子组件实例的 _props 上，并且被定义成了响应式属性，而子组件的模板中对于 msg 的访问其实是被代理到 _props.msg 上去的，所以自然也能精确的收集到依赖...$forceUpdate 本质上就是触发了渲染watcher的重新执行，和你去修改一个响应式的属性触发更新的原理是一模一样的，它只是帮你调用了 vm....这里的 msg 属性在进行依赖收集的时候，收集到的是 parent-comp 的`渲染watcher。（至于为什么，你看一下它所在的渲染上下文就懂了。）...Vue 响应式的文章，欢迎阅读： 手把手带你实现一个最精简的响应式系统来学习Vue的data、computed、watch源码 本文也存放在我的Github博客仓库中，欢迎订阅和star。
之后，该公司便会开始使用TPU加速新数据的推断。谷歌表示，这比直接使用GPU或基本的x86芯片速度快很多。...他们在论文中写道：“尽管某些应用的利用率较低，但TPU平均比GPU或CPU速度快15至30倍左右。”...其中的GPU或CPU具体指的是英伟达的Tesla K80 GPU和英特尔的至强E5-2699 v3芯片，后者可以成为TPU的底层平台。...“我们没有与CPU密切整合，为了减少延迟部署的几率，TPU设计成了一个PCIe I/O总线上的协处理器，使之可以像GPU一样插到现有的服务器上。”...目标是在TPU运行完整的推理模型，降低与主CPU的互动，并使之足以灵活地满足2015年及之后的神经网络需求，而不仅仅适用于2013年的神经网络。”
得益于 GPU 极高内存带宽和较多核心数，研究人员可以更快地获得模型训练的结果。与此同时，CPU 受限于自身较少的核心数，计算运行需要较长的时间，因而不适用于深度学习模型以及神经网络的训练。...但近日，莱斯大学、蚂蚁集团和英特尔等机构的研究者发表了一篇论文，表明了在消费级 CPU 上运行的 AI 软件，其训练深度神经网络的速度是 GPU 的 15 倍。...DNN 训练通常是一系列的矩阵乘法运算，是 GPU 理想的工作负载，速度大约是 CPU 的 3 倍。 如今，整个行业都专注于改进并实现更快的矩阵乘法运算。...他们表示，该技术可以超越基于 GPU 的训练。 在 MLSys 2021 大会上，研究者探讨了在现代 CPU 中，使用矢量化和内存优化加速器是否可以提高 SLIDE 的性能。...我们利用这些创新进一步推动 SLIDE，结果表明即使不专注于矩阵运算，也可以利用 CPU 的能力，并且训练 AI 模型的速度是性能最佳专用 GPU 的 4 至 15 倍。」
CPU和GPU是两种不同的微处理器，它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器，它是电脑的大脑，负责处理各种复杂的逻辑运算和控制指令。...GPU是图形处理器，它是电脑的眼睛，负责处理大量的图像和图形相关的运算。 CPU和GPU的主要区别在于它们的内部架构和设计目的。...CPU和GPU的区别不仅体现在硬件上，也体现在软件上。CPU和GPU使用不同的编程语言和工具来开发和运行程序。...CPU常用的编程语言有C、C++、Java、Python等，而GPU常用的编程语言有CUDA、OpenCL、TensorFlow等。CPU和GPU也有不同的编程模型和内存管理方式。...总之，CPU和GPU是两种不同类型的微处理器，它们各有各的优势和适用场景。
所以，我一一的拒绝了他们。 关于这套面试题，有很多内容，我都写过文章的！今天，我们来写一写第 14 小题。为什么 MyisAM 查询快？ ? 关于，这个问题，我网上看了很多答案。...大多内容都雷同，但是我要强调的是，并不是说 MYISAM 一定比 InnoDB 的 select 快。 其实呢？MyISAM 适合读多，并发少的场景；这个问题要分场景来看。...不同的场景，还真不能说 MyISAM 比 InnoDB 中的查询快！ 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 的 5 大区别： ? 上面的“事务”写错了。...关于 count 的区别，可以看我的这篇文章《你真的懂 select count(*) 吗？》。 那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询快呢？...说白了，为什么现在一些人喜欢 NoSQL 呢？因为 nosql 本身似乎应该是以省去解析和事务锁的方式来提升效能。MYISAM 不支持事务，也是它查询快的一个原因！
分析:这个问题其实是对redis内部机制的一个考察。其实根据博主的面试经验，很多人其实都不知道redis是单线程工作模型。所以，这个问题还是应该要复习一下的。...博主打一个比方：小曲在S城开了一家快递店，负责同城快送服务。小曲因为资金限制，雇佣了一批快递员，然后小曲发现资金不够了，只够买一辆车送快递。...的不同状态 客户送快递请求-------------->来自客户端的请求 小曲的经营方式-------------->服务端运行的代码 一辆车---------------------->CPU的核数...只有单个线程(一个快递员)，通过跟踪每个I/O流的状态(每个快递的送达地点)，来管理多个I/O流。 下面类比到真实的redis线程模型，如图所示 ? 参照上图，简单来说，就是。...我们的redis-client在操作的时候，会产生具有不同事件类型的socket。在服务端，有一段I/0多路复用程序，将其置入队列之中。
结合上述两种技巧，严志程团队提出的搜索方法 FP-NAS 比 PARSEC [1] 快 2.1 倍，比 FBNetV2 [2] 快 1.9-3.5 倍，比 EfficientNet [3] 快 132...搜索得到 FP-NAS-L2 模型复杂度达到 1.0G FLOPS，在只采用简单知识蒸馏的情况下，FP-NAS-L2 能够比采用更复杂的就地蒸馏的 BigNAS-XL [4] 模型，提高 0.7% 分类精度...得益于 GPU 极高内存带宽和较多核心数，研究人员可以更快地获得模型训练的结果。与此同时，CPU 受限于自身较少的核心数，计算运行需要较长的时间，因而不适用于深度学习模型以及神经网络的训练。...但近日，莱斯大学、蚂蚁集团和英特尔等机构的研究者发表了一篇论文，表明了在消费级 CPU 上运行的 AI 软件 SLIDE，其训练深度神经网络的速度是 GPU 的 15 倍。...推荐：CPU 比 GPU 训练神经网络快十几倍，英特尔：别用矩阵运算了。
stable-fast是一个用于在NVIDIA GPU上优化Hugging Face Diffusers的超轻量级推理优化框架。...stable-fast利用了几项关键技巧和功能来提供超快的推理优化： CUDNN卷积融合：stable-fast实现了全部Conv+Bias+Add+Act计算模式的完整且兼容的CUDNN卷积融合运算子操作符...CUDA Graph：stable-fast可以将UNet结构捕捉到CUDA Graph格式中，当批次规模小时，可以减少CPU开销。...我相信击败TensorRT只是时间问题。...安装 具体请参见项目GitHub页面，用户可以直接安装Linux和Windows下的预编译wheel包（在项目Release页面下载），也可以自己从源码编译，总之是非常简单也非常快的，开箱即用。
就比如说这个：“为什么处理排序后的数组比没有排序的快？”...毫无疑问，直观印象里，排序后的数组处理起来就是要比没有排序的快，甚至不需要理由，就好像我们知道“夏天吃冰激凌就是爽，冬天穿羽绒服就是暖和”一样。...但本着“知其然知其所以然”的态度，我们确实需要去搞清楚到底是为什么？...我本机的环境是 Mac OS，内存 16 GB，CPU Intel Core i7，IDE 用的是 IntelliJ IDEA，排序后和未排序后的结果如下： 排序后：2.811633398 未排序：9.41434346...那这个代码中的分支就好像火炬之光中的地图分支，如果处理器能够像我一样提前预判，那累加的操作就会快很多，对吧？
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速，这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是，在很多情况下，GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。...所以作者想到，为什么不在训练的过程中关闭这些闲置参数呢？这就需要快速的 CPU→GPU 数据迁移能力。...随着 CPU→GPU 迁移速度的加快，除了加速了 CPU 到 GPU 的张量转移外，开发者还可以实现很多新的功能。...CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。 ?...对于转移到 Cuda Pytorch 嵌入，或从 Cuda Pytorch 嵌入转移的两个步骤的总和上来说，SpeedTorch 比常规 GPU 和 CPU Pinned 张量的 Pytorch 速度同样快
但是需要说明的是CUDA为N卡独有，所以这就是为什么A卡对于深度学习不友好的原因之一。 Tensor Cores是加速矩阵乘法过程的处理单元。...Tensor Cores 内置在 CUDA 核心中，当满足某些条件时，就会触发这些核心的操作。 测试方法 GPU的计算速度仅在某些典型场景下比CPU快。...在其他的一般情况下，GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...()-s) #cpu take time: 55.70971965789795 可以看到cpu花费55秒 GPU计算 为了让GPU的CUDA执行相同的计算，我只需将....这就是为什么一个在CPU上需要几天训练的模型现在在GPU上只需要几个小时。
这套系统至少比Macbook Pro要强（除了功耗），而且可以实时升级一直用上好多年。 搭建这么一套设备非常有意思，而且做推理和学习比笔记本至少快20倍。 准备好了么？咱们先从需要采购的清单说起。...CPU 我在网上看了一下CPU评测，感觉慢一点的CPU也够用，因为我要做的事情很少受制于CPU，除了训练神经网络，其他都用GPU。...目前最新的版本是CUDA 8.0，CudNN 5.1。CUDA是一个API，也是一个编译器，允许其他程序将CPU用于通用应用程序，CudNN是一个旨在使神经网络在GPU上运行更快的库。...YOLO YOLO软件包也能对输入的图像进行实时识别。以前用Macbook，识别响应大概3-4秒，使用GPU，可以很准确的实时运行。...这个可以产生更多惊人的图片。 结论 咱们不需要花费数千美元，来搞一个比笔记本快很多的深度学习系统。动手DIY一套深度学习设备也是很宝贵的经验，而且DIY的东西还能升级。
可以看到在训练这个模型时，GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快2.4倍，这有点惊人，因为两个显卡的性能应该差不多，我觉得可能是AWS上有降频或者受到虚拟化的影响。...CPU的表现比GPU慢9倍。有趣的是，i5 7500比亚马逊的虚拟CPU快2.3倍。 VGG微调 为Kaggle猫狗识别竞赛而微调一个VGG网络。...这次1080 Ti比AWS P2 K80快5.5倍。CPU在这个环节的表现，最多慢了200倍。 Wasserstein GAN 生成对抗网络（GAN）用来训练模型产生图像。...GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快5.5倍。...GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快4.3倍。CPU比GPU慢30-50倍。 好啦，关于万元打造一个深度学习系统的分享，就先到这里。 各位端午节快乐。
可以看到在训练这个模型时，GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快2.4倍，这有点惊人，因为两个显卡的性能应该差不多，我觉得可能是AWS上有降频或者受到虚拟化的影响。...CPU的表现比GPU慢9倍。有趣的是，i5 7500比亚马逊的虚拟CPU快2.3倍。 VGG微调 为Kaggle猫狗识别竞赛而微调一个VGG网络。...这次1080 Ti比AWS P2 K80快5.5倍。CPU在这个环节的表现，最多慢了200倍。 Wasserstein GAN 生成对抗网络（GAN）用来训练模型产生图像。...GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快5.5倍。...GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快4.3倍。CPU比GPU慢30-50倍。 好啦，关于万元打造一个深度学习系统的分享，就先到这里。
安装好CUDA之后，下面的代码能把CUDA添加到PATH变量： 现在可以检验一下CUDA装好没有，运行如下代码即可： 删除CUDA或GPU驱动，可以参考如下代码： 安装CuDNN 我用的是CuDNN 5.1...可以看到在训练这个模型时，GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快2.4倍，这有点惊人，因为两个显卡的性能应该差不多，我觉得可能是AWS上有降频或者受到虚拟化的影响。...CPU的表现比GPU慢9倍。有趣的是，i5 7500比亚马逊的虚拟CPU快2.3倍。 VGG微调 为Kaggle猫狗识别竞赛而微调一个VGG网络。...GTX 1080 Ti比AWS P2 K80快5.5倍。...CPU比GPU慢30-50倍。 好啦，关于万元打造一个深度学习系统的分享，就先到这里。
在本文中，我将分享关于选择合适的图形处理器的见解。 为什么深度学习需要GPU？ 哪个GPU规格很重要，为什么？ 在选择GPU时要注意什么？ GPU的性价比； 关于预算的建议。...GPU + 深度学习 = ? （但是为什么呢？） 深度学习(DL)是机器学习领域的一部分。DL采用 DL通过使用神经网络逼近问题的解决方案。...例如，在CPU上增加几个数字是非常快的。但在大量数据的操作下，它会陷入困境。例如，增加几万或几十万个数字的矩阵。在幕后，DL主要由矩阵乘法之类的操作组成。...的VRAM很重要时，这张显卡比市场上的任何其他显卡都多。...1080比特斯拉显卡快5倍，比K80快2.5倍。K40有12 GB VRAM，K80的VRAM高达24 GB。 从理论上讲，P100和GTX 1080 Ti在性能方面应该是一致的。
为什么，因为现在已经存在很多优秀的深度学习框架了(TensorFlow、Pytorch)，Opencv只需要管好可以读取训练好的权重模型进行推断就足够了。...为什么Opencv版的比Darknet版的速度快那么多，是因为Opencv的Cpu端的op编写过程中利用了CPU-MKL等很多优化库，针对英特尔有着很好的优化，充分利用了多线程的优势(多线程很重要，并行计算比串行计算快很多...但是有点需要注意，Opencv最好的实践是CPU端，GPU端Opencv对cuda的支持不是很好，Opencv只有利用OpenCL支持GPU，但速度没有cuda库快。...但我们在观察Pytorch的1.0文档中已经可以熟知，为什么Pytorch-v1.0称为从研究到生产： 最重要的三点： 分布式应用 ONNX的完全支持 利用C++部署生成环境 简单谈谈第三个要点，看了官方的说明文档...比较流行的两个框架是ncnn(主要是cpu)和mace(也支持Gpu)。都在发展阶段，前者出世1年左右，后者出世半年不到。 也期待一下吧！
但是这些因素，ARM系列CPU也可以做到，但是为什么还是没Intel快呢？ 当然因素肯定是多样的。...为什么说GPU拥有大量计算能力。我们看一张NV GPU的架构图 ? ...之后我们称GPU的Core为cuda核）。 再对比一下CPU的微架构和架构图，以FP mul“执行单元为例”，一个CPU的Core中有2个，六核心的CPU有12个。...虽然我们不知道GPU cuda核的内部组成，但是可以认为这样的计算单元至少等于cuda核数量——128。 128和12的对比还不强烈。...该款CPU的最大支持64G内存，其内存最大带宽是68GB/s。 然而GPU对应的显存带宽则比CPU对应内存高出一个数量级！ ?
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